Cholera in the Time of MINUSTAH: Experiences of Community Members Affected by Cholera in Haiti
Notice bibliographique
Résumé
In 2010, Haiti experienced one of the deadliest cholera outbreaks of the 21st century. United Nations (UN) peacekeepers are widely believed to have introduced cholera, and the UN has formally apologized to Haitians and accepted responsibility. The current analysis examines how Haitian community members experienced the epidemic and documents their attitudes around accountability. Using SenseMaker, Haitian research assistants collected micronarratives surrounding 10 UN bases in Haiti. Seventy-seven cholera-focused micronarratives were selected for a qualitative thematic analysis. The five following major themes were identified: (1) Cholera cases and deaths; (2) Accessing care and services; (3) Protests and riots against the UN; (4) Compensation; and (5) Anti-colonialism. Findings highlight fear, frustration, anger, and the devastating impact that cholera had on families and communities, which was sometimes compounded by an inability to access life-saving medical care. Most participants believed that the UN should compensate cholera victims through direct financial assistance but there was significant misinformation about the UN's response. In conclusion, Haiti's cholera victims and their families deserve transparent communication and appropriate remedies from the UN. To rebuild trust in the UN and foreign aid, adequate remedies must be provided in consultation with victims.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».